基于模糊模型的非均匀多采样率非线性系统辨识

"该资源是一篇2015年的自然科学论文，主要研究非均匀多采样率非线性系统的模糊辨识方法。作者是王宏伟和夏浩，来自大连理工大学控制科学与工程学院。文中提出了一种基于模糊模型的辨识技术，用于解决输入信号非均匀刷新、输出信号周期采样的非线性系统识别问题。通过提升技术结合局部线性模型进行建模，并采用GK模糊聚类和递推最小二乘法进行模糊辨识。实验以化工pH中和过程的非线性系统为例，验证了该方法的有效性。" 本文探讨的核心知识点包括： 1. **非均匀多采样率非线性系统**：这种系统是指在输入和输出信号的采样频率不均匀的情况下，系统表现出非线性的动态特性。非均匀采样可能导致数据丢失或失真，增加了系统辨识的复杂性。 2. **模糊模型**：模糊模型是一种利用模糊逻辑来模拟不确定性和非线性关系的工具。它允许用模糊集合和模糊规则来表示复杂的系统行为，特别适用于处理不精确或不完整的数据。 3. **提升技术**：提升技术是一种将非线性系统分解为多个局部线性模型的方法。通过将非均匀采样数据映射到统一的采样空间，可以利用多个局部线性模型对非线性系统进行近似描述。 4. **GK模糊聚类**：Gaussian-Kernel（高斯核）模糊聚类是模糊C均值聚类的一种变体，利用高斯核函数作为相似度度量，将数据点聚类到模糊的类别中，适用于处理非凸和重叠的聚类问题。 5. **递推最小二乘法**：这是一种在线学习算法，常用于参数估计和系统辨识。在非均匀多采样率的环境中，递推最小二乘法可以动态地更新模型参数，适应不断变化的数据流。 6. **非线性系统辨识**：辨识非线性系统的目标是构建一个数学模型，能够准确地描述系统输入和输出之间的关系。对于非均匀多采样率的系统，这需要特殊的辨识策略来处理不规则的数据。 7. **应用实例**：化工pH中和过程是非线性系统的典型例子，其过程中酸碱反应的动态特性难以用简单的线性模型捕捉。通过非均匀采样数据建立的模糊模型可以更真实地反映这一过程的行为。 这篇论文提出的模糊辨识方法结合了提升技术、GK模糊聚类和递推最小二乘法，为非均匀多采样率非线性系统的建模提供了一种有效途径。这种方法不仅理论上具有创新性，还在实际案例中得到了验证，对于理解和处理类似复杂系统具有重要的参考价值。